Numpy科学计算库
2021-08-08 22:22:25 2 举报AI智能生成
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Python数据分析三剑客-Numpy思维导图
作者其他创作
大纲/内容
数组变形
a.T，行变列，列变行
数组转置
数据堆叠合并
数组拆分
6. 形状操作
当两个数组形状不相同时，通过扩展数组的方式来实现加减乘等操作，就是广播
一维：在轴0上广播，即两个数组列相同，行不同，可以直接相加减
二维：在轴1上广播，即两个数组行相同，列不同，可以直接相加减
三维：在轴0上广播，即两个数组第一个轴不同，其他两个轴相同，可以直接相加减
7. 广播机制
绝对值 np.abs(a)
开平方 np.sqrt(a)
平方 np.square(b)
自然底数e的幂 np.exp()
自然底数e的对数求解 np.log()
sin函数 np.sin(np.pi/2) 求90度
cos函数 np.cos(0) 求0度
tan函数 np.tan(np.pi/6) 求30度
所有都是True，返回True a.all()
只要有一个True，返回True a.any()
四舍五入 a.round(2) 意思是保留两位小数
向上取整 np.ceil(a)
向下取整 np.floor(a)
计算对角线的和 np.trace(a)
元素级数字函数
where函数
np.sort(a) 调用模块的方法，返回深拷贝排序结果
a.sort() 调用对象的方法，直接改变原数组
a.argsort() 返回从小到大的排序索引
排序
集合操作
最大最小值 a.max()，a.min()，axis=0计算列的值，axis=1计算行的值
平均值 a.mean()
中位数 np.median(a)
求和 a.sum()
标准差 a.std()
方差 a.var()
累计和 a.cumsum()
累乘和 a.cumprod()
返回最小值的索引 a.argmin()
返回最大值的索引 a.argmax()
返回符合条件的索引 np.argwhere(a > 20)
协方差 np.cov(a)
相关性系数 np.corrcoef(a)
数学和统计函数
获取日期中的月/日/年： a.dt.month/day/year
时间函数
8. 通用函数
a.dot(b)
a@b
矩阵乘积，a的列数要等于b的行数
9. 线性代数
全零、全1数组：np.zeros(10)、np.ones(10)
去重：np.unique(a)
数组创建
数组的轴数、维度：a.ndim
数组形状：a.shape
数组类型：a.dtype
数组元素总数：a.size
数组每个元素的大小（字节为单位）：a.itemsize
数组属性
读取一个数组：np.load('xxx.npy')
通过key获取保存的数组：np.load('xxx.npz')['key']
文件读写
1. 基本操作
使用适合的数据类型，可以节省空间
uint8类型为无符号的int8，即0~255
创建数组时，可以指定dtype = 'float32' 也可以写成dtype = np.float32
已有数组的数据类型转换：a.astype(dtype='float32')
2. 数据类型
+、-、*、/、**
log运算：np.log2(1024)、np.log(100)表示自然底数e
加减乘除幂运算
两个数组的对应位置进行比较
>、<、==、>=、<=
逻辑运算
标量及数字，如3，4，5
a + 10，会将a数组的所有位置都加10，即广播机制
数组与标量计算
直接改变原数组
没有/=操作
*=、+=、-=操作
3. 数组运算
b = a，赋值操作
a is b 为True
修改b后，a也会被修改
a和b对应同一个内存对象
完全没有复制
b = a.view()
a is b 为False
b.base is a为True，说明b视图的根数据是a
a.flags.owndata isTrue，说明a数组数据是自己的
b.flags.owndata is False，说明b不拥有自己的数据
视图、查看或浅拷贝
b = a.copy()
a is b为False
修改b后，a不会被修改，a、b完全没有关系了
copy应该在不再需要原来的数组情况下，切片后调用，然后删除原来的数组，内存优化
深拷贝
4. 复制和视图
数组切片是原始数组的视图，修改会反映到原数组上，如a[5]=12，会改变原数组
切片左闭右开
a[::2]，每两个中取一个
a[::-2]，倒序，每两个取一个
基本索引和切片
用整数数组进行索引即花式索引
切片不是深拷贝，花式索引是深拷贝
花式索引
首先定义一个条件cond = a > 90，返回布尔值
然后a[cond]返回符合条件的数据
boolean值索引
花式索引和索引技巧
5. 索引、切片和迭代
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